基于CNN-LightGBM模型的高速公路交通量預(yù)測(cè)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 交通流預(yù)測(cè) CNN-LightGBM 時(shí)空關(guān)聯(lián)性
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文檔介紹：有效的交通流量預(yù)測(cè)對(duì)人們出行和交管部門(mén)監(jiān)管都有著重要的意義。傳統(tǒng)的交通量預(yù)測(cè)模型主要基于交通流的時(shí)間特性，未結(jié)合交通流的時(shí)間和空間特性進(jìn)行深入挖掘，因此預(yù)測(cè)效果有時(shí)不佳。提出了一種基于CNN與LightGBM結(jié)合的交通流預(yù)測(cè)模型，首先利用CNN模型挖掘出高速公路相鄰路段監(jiān)測(cè)點(diǎn)和出入口的時(shí)間和空間關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流數(shù)據(jù)的時(shí)空特征提取，然后將CNN提取到的特征向量輸入到LightGBM模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了驗(yàn)證模型的有效性，實(shí)驗(yàn)中使用了多種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的考慮到時(shí)空特性的CNNLightGBM組合的模型可以明顯降低預(yù)測(cè)誤差，是一種有效快速的交通流預(yù)測(cè)模型。
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